Я недавно прочитал хороший, информативный документ под названием 'Обследование по трансферному обучению' . В нем упоминаются 3 параметра передачи обучения - индуктивный, трансдуктивный и без присмотра. В то же время говорится, что существует 4 общих подхода к «каким знаниям передавать» для каждого параметра - экземпляров, функций, параметров модели или отношений. Я посмотрел описания каждой категории, но я не понимаю точно, как они используются в доменах Computer Vision и NLP. Могу ли я получить пример применения каждой из этих категорий, чтобы лучше понять, насколько точно они отличаются друг от друга? Как определить, какой подход использовать в каких условиях? 